論文の概要: Relational Reasoning Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.00393v4
• Date: Wed, 15 Jan 2025 10:33:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-17 15:08:10.160296
• Title: Relational Reasoning Networks
• Title（参考訳）: リレーショナル推論ネットワーク
• Authors: Giuseppe Marra, Michelangelo Diligenti, Francesco Giannini,
• Abstract要約: 本稿では,深層建築の潜伏空間における推論を行う新しいエンドツーエンドモデルであるニューロ・シンボリック・ネットワーク(R2N)を提案する。 R2Nは、学習と推論を異種問題に統合する神経象徴的なプラットフォームとして純粋に象徴的またはタスクに適用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.262082274025708
• License:
• Abstract: Neuro-symbolic methods integrate neural architectures, knowledge representation and reasoning. However, they have been struggling at both dealing with the intrinsic uncertainty of the observations and scaling to real-world applications. This paper presents Relational Reasoning Networks (R2N), a novel end-to-end model that performs relational reasoning in the latent space of a deep learner architecture, where the representations of constants, ground atoms and their manipulations are learned in an integrated fashion. Unlike flat architectures like Knowledge Graph Embedders, which can only represent relations between entities, R2Ns define an additional computational structure, accounting for higher-level relations among the ground atoms. The considered relations can be explicitly known, like the ones defined by logic formulas, or defined as unconstrained correlations among groups of ground atoms. R2Ns can be applied to purely symbolic tasks or as a neuro-symbolic platform to integrate learning and reasoning in heterogeneous problems with both symbolic and feature-based represented entities. The proposed model overtakes the limitations of previous neuro-symbolic methods that have been either limited in terms of scalability or expressivity. The proposed methodology is shown to achieve state-of-the-art results in different experimental settings.
• Abstract（参考訳）: ニューロシンボリックな方法は、神経アーキテクチャ、知識表現、推論を統合する。 しかし、観測の本質的な不確実性に対処し、現実のアプリケーションへのスケーリングに苦戦している。 本稿では, 深層学習者アーキテクチャの潜在空間において, 関係推論を行う新しいエンド・ツー・エンドモデルであるR2Nについて述べる。 エンティティ間の関係を表現できる知識グラフ埋め込みのような平らなアーキテクチャとは異なり、R2Nは基底原子間の高レベルな関係を考慮し、追加の計算構造を定義する。 考慮された関係は、論理式で定義されるものや、基底原子群の間の非制約相関として定義されるもののように、明確に知られている。 R2Nは純粋にシンボリックなタスクや、シンボリックと特徴に基づく表現的エンティティの両方で異種問題における学習と推論を統合するための神経-記号的プラットフォームとして適用することができる。 提案モデルでは,拡張性や表現性に制限された従来のニューロシンボリックな手法の限界を克服する。 提案手法は, 異なる実験条件下で, 最先端の成果を達成できることが示されている。

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